Amazon Bedrockの料金は？課金体系・モデル別単価・コスト最適化を解説【2026年版】

Amazon Bedrockは、自社のシステムに生成AIを組み込むためのAWS（アマゾンが提供するクラウドサービス）のサービスです。導入を検討する段階でつまずきやすいのが、月にいくらかかるのかを見通しにくい点です。

料金は、選ぶモデル・課金プラン・使う機能の組み合わせで変わります。この記事では、料金の決まり方からモデル別の単価、見落としやすい追加費用、費用を抑える具体策までを順に整理します。

Amazon Bedrockとは？

Amazon Bedrock（アマゾン ベッドロック）は、AWSが用意した、生成AIを業務に組み込むためのサービスです。ChatGPTのような対話画面そのものではなく、自社のシステムやアプリに生成AIの機能を組み込むための土台にあたります。

特徴は、1つの窓口から複数の生成AIモデルを使い分けられる点です。Anthropic社のClaude、Amazon社のNova、Meta社のLlamaなど、提供元の異なるモデルを、API（プログラムから機能を呼び出す接続口）を通じて同じ仕組みで扱えます。

用途に応じてモデルを選べるため、文章の要約には軽いモデル、難しい推論には高性能なモデル、という使い分けができます。AWSがモデルを動かす基盤を管理するため、自社でサーバーや計算資源を用意する必要はありません。

出典：概要 – Amazon Bedrock（AWS Documentation）

Amazon Bedrockの料金体系

Amazon Bedrockは、サーバーの用意や大規模な初期投資が不要なフルマネージドサービスです。実際に使った分だけ支払う従量課金が基本で、初期費用や最低利用料はありません。

支払う対象は、基盤モデルで推論を実行した量です。料金は入力トークンと出力トークンの量、そしてプロビジョンドスループット（あらかじめ処理能力を予約する方式）を購入したかどうかで決まります。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

入力と出力で料金が分かれる

文章を扱うモデルでは、トークンという単位で課金されます。トークンは文章を区切る最小単位で、英語ではおよそ4文字、日本語では1〜2文字が1トークンの目安です。

料金は、送り込む「入力トークン」と、モデルが生成する「出力トークン」で別々に設定されています。AWSの料金表では出力の単価が入力のおおむね2〜5倍で、文章を生成する処理のほうが計算量が多いことが理由です。

課金の単位は、扱うデータの種類によって分かれます。

• 文章の生成・要約：入力トークンと出力トークンの量で課金
• 文章の埋め込み（検索用にベクトル化する処理）：入力トークンの量で課金
• 画像の生成：生成した画像の枚数で課金
• 音声・動画の処理：処理した分数で課金

同じ回数の呼び出しでも、送る文章と返ってくる文章の長さで請求額は変わります。長い資料を丸ごと貼り付ける使い方は、入力トークンが膨らみやすい点に注意してください。

逆に、モデルを呼び出していない時間には課金されません。Standardのオンデマンドでは待機中の固定費がかからないため、利用量が読みにくい試作の段階に適しています。

5つの課金プランと向いている処理

Amazon Bedrockには、同じモデルでも処理の急ぎ度や利用量に応じて選べる課金の方式があります。AWSはこれをサービス階層と呼び、標準のほかに割引や優先処理の選択肢を用意しています。主な5つは次のとおりです。

※単価は米国東部（バージニア北部）リージョン・2026年6月時点の公開情報にもとづく目安です。改定が頻繁なため、契約前にAWS公式の最新情報を確認してください。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

予約方式のReservedは、プロビジョンドスループットとも呼ばれ、1か月または6か月の契約で処理能力を確保します。急がない一括処理をBatchやFlexに集約するだけでも、同じモデルのまま単価を半分に抑えられます。

モデル別の料金比較｜単価は100倍以上に開く

Amazon Bedrockは、Anthropic・Amazon・Meta・Googleなど主要なプロバイダーの100を超える基盤モデルを、単一のAPIから利用できます。同じ処理でも、選ぶモデルによって単価は大きく変わります。

最も安い軽量モデルと最上位モデルの単価差は、100倍以上に開きます。どのモデルを選ぶかが、費用を抑える最初のポイントです。

主要モデルの料金（100万トークンあたり）

代表的なモデルのオンデマンド単価を比較します。

※米国東部（バージニア北部）リージョン・Standard・2026年6月時点の公開情報にもとづく目安です。改定が頻繁なため、契約前にAWS公式の最新情報を確認してください。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

円に換算すると、Claude Sonnet 4.6で出力100万トークンを生成した場合は約2,400円、Nova Microなら同じ量で約22円です（1ドル＝160円で換算した2026年6月時点の目安）。100万トークンは日本語でおよそ50万〜100万文字に相当し、長文の処理を繰り返す用途では差が積み上がります。

用途に合わせてモデルを選ぶ

モデルは「高性能なものを常に使う」のではなく、処理の難しさに合わせて選ぶと費用を抑えられます。業務での活用シーンは次のように分けられます。

• 仕分け・抽出：問い合わせを部署別に振り分ける、書類から日付や金額を取り出す。低単価のNova MicroやGemmaで対応できます。
• 下書き・要約：メールや議事録の下書き、長い資料の要約。中量級のモデルで十分です。
• 画像を含む処理：商品画像の内容を説明させる、図表混じりの資料を読み取る。Nova Liteのような中量級が合います。
• 複数手順の処理：複数の資料を照らし合わせて回答を組み立てる。Nova Proや上位のClaudeを選びます。
• 高度な推論・コーディング：仕様を踏まえた設計やプログラム生成。Claude Sonnet・Opusなど最上位が必要です。

進め方としては、まず安いモデルで求める品質に届くかを試し、足りないときだけ上位モデルへ上げると無駄が出にくくなります。Amazon Bedrockには、問い合わせの複雑さに応じて同系列のモデルへ自動で振り分ける仕組みもあり、AWSは精度を保ったまま最大30%のコスト削減につながると説明しています。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

簡易的な試算方法

月額の概算は、呼び出し回数・1回あたりの入力トークン・出力トークンの3つを置けば計算できます。式は「入力トークン量 × 入力単価 ＋ 出力トークン量 × 出力単価」です。

たとえば社内向けのチャット用途で、1日1万回・1回あたり入力2,000トークン・出力500トークンを処理すると仮定します。月間の入力は約6億トークン、出力は約1.5億トークンです。

このときNova Liteを使うと、入力が約36ドル、出力が約36ドルで、推論だけなら月およそ72ドル（約1万1,500円）です。同じ処理をClaude Sonnet 4.6で行うと月およそ4,050ドル（約65万円）となり、モデルの選び方だけで50倍以上の差が開きます。

ここで示したのはモデル推論だけの概算です。実際には次のセクションで扱う検索基盤や安全対策の費用が上乗せされるため、見積もりには余裕を持たせてください。AWSは公式の料金計算ツールも提供しており、自社の利用量を入れて事前に試算できます。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月。単価は同ページの公開情報、円換算は1ドル＝160円の目安）

見落としやすい追加の費用

請求額は、モデルの単価だけでは決まりません。社内データを参照させる仕組みや、自動化・安全対策の機能を加えると、その分の費用が上乗せされます。

稟議の段階でこれらを見落とすと、想定とのずれが大きくなります。代表的な費目を見ていきます。

社内文書を参照させる機能の費用

社内の文書を読み込ませて回答の根拠にする使い方は、RAG（社内データなどを検索して回答に反映する仕組み）と呼ばれます。Amazon Bedrockのナレッジベースを使うと、この仕組みを比較的手軽に構築できます。

注意したいのは、ナレッジベースの機能自体に独立した料金がなくても、裏側で動くベクトル検索の基盤に継続的な費用がかかる点です。利用が少ない月でも一定の下限が立ちやすく、構成によっては月数百ドル規模になることもあります。

検索結果を並べ替えて精度を上げるRerankのような機能は、クエリ単位で課金されます。RAGを試す際は、モデルの単価とは別に検索基盤の費用を見込んでおくと安全です。

検索基盤には、常時稼働するタイプと、保存量や検索量に応じて課金されるタイプがあります。試作の段階では小さく始められる構成を選び、本番で利用量が読めてから基盤を見直すと、無駄な固定費を抑えやすくなります。社内文書を読み込ませる際は、文書を検索用に変換する埋め込みの処理にもトークン課金がかかる点もあわせて見込んでください。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

自動化や安全対策でも費用がかかる

Amazon Bedrockには、モデルの呼び出しに加えて使える機能がいくつもあり、それぞれに料金が設定されています。主なものは次のとおりです。

• 出力の安全対策：不適切な内容や個人情報を検知するガードレールは、1,000テキストユニットあたり0.15ドルなど、フィルターの種類ごとに課金されます。
• モデルの評価：人による評価を行う場合、完了したタスク1件あたり0.21ドルがかかります。
• プロンプトの自動調整：プロンプトを最適化する機能は、1,000トークンあたり0.03ドルです。
• モデルの自動振り分け：複雑さに応じてモデルを切り替える機能は、1,000リクエストあたり1ドルです。

自動で複数の手順をこなすエージェントを動かすと、内部で何度もモデルを呼び出すため、見かけのやり取り以上にトークンを消費します。便利な機能ほど費用が積み上がりやすいため、使う機能を絞って始めるのが現実的です。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

なお、単価はリージョンによっても異なります。東京リージョンは米国のリージョンより高めに設定されているモデルもあり、利用する場所も費用に影響します。

無料で試せるか・始め方・支払い方法

導入前に確認したいのが、無料で試せるか、どう始めるか、どう支払うかの3点です。順に見ていきます。

常時無料の枠はない

Amazon Bedrockには、毎月一定量まで無料といった常時の無料枠はありません。モデルの呼び出しは最初のトークンから従量課金で、ほかのAWSサービスにある無料枠は推論には適用されません。

一方で、新規のAWSアカウントには最大200ドル分の無料クレジットが用意されています。低単価のモデルなら、このクレジットの範囲で実際の挙動を試し、本格導入の前に費用感をつかめます。

内訳は、サインアップ時に受け取る100ドルと、対象サービスのアクティビティを完了して得られる追加の100ドルです。追加分の対象にはAmazon Bedrockのプレイグラウンドでの利用も含まれ、EC2やAWS Budgetsなどと同じ枠組みで加算されます。

出典：AWS 無料利用枠（AWS）（2026年6月）、AWS Free Tier update（AWS）（2025年9月）

アカウント作成から呼び出しまでの手順

Amazon Bedrockは、自分で登録して使い始めるセルフサーブ型です。最初の呼び出しまでの流れは次のとおりです。

• AWSアカウントを作成する
• AWSコンソールのAmazon Bedrock画面で、認証用のAPIキー、または本番用にはIAMロールを準備する
• AWS SDK（boto3など）をインストールし、認証情報を設定する
• 利用したいモデルを選び、最初の推論リクエストを実行する

リージョンは最初に選びます。データの保存場所を国内に限定したい場合は、対応状況をAWS公式で確認したうえでリージョンを選んでください。

出典：クイックスタート – Amazon Bedrock（AWS Documentation）

支払い方法と請求の仕組み

Amazon Bedrockの利用料は、ほかのAWSサービスと合算してAWSから請求されます。支払い方法はAWSアカウントの設定に従い、クレジットカードのほか、契約形態によっては請求書払いなどの法人向け決済も選べます。経理の規程に合うかは、導入前に確認しておくと安心です。

請求はアカウント単位でまとまるため、用途ごとの内訳は把握しづらい構造です。AWSのコスト管理ツールを使えば、利用者やプロジェクト単位でモデルの推論コストを割り当てて把握できます。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

ここまで見たとおり、Amazon Bedrockはアカウントの開設からモデルの選定、コスト管理、ガバナンスの設定までを自社で組み立てることを前提としたサービスです。柔軟に作り込める一方で、複数モデルの使い分けや費用の可視化、社内データの取り扱いを自前で整える負荷は小さくありません。

この負荷が要件に対して重い場合は、当社の法人向けサービス「エクサベース AI」が選択肢です。ChatGPT・Gemini・Claudeといった複数モデルの使い分け、入力データを学習に使わない運用、国内リージョンでのデータ処理、利用状況や削減時間の可視化までを一つの環境で扱え、導入から定着までを当社の専任担当者が伴走支援します。サービスの詳細は、エクサベース AIのサービスページからご確認いただけます。

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Amazon Bedrockの費用を抑える5つの方法

料金の仕組みがわかったら、次は費用を抑える工夫です。効果の大きい順に5つ紹介します。

ここで挙げる削減率は、条件が整ったときの目安です。仕組みを整えないまま全社へ広げると、利用が一部の人にとどまり、削減効果が出ないこともあります。費用を抑える工夫と、使われ続ける運用の両方があって、はじめて成果につながります。

① タスクに見合うモデルへ切り替える

効果が大きいのは、処理に見合った単価のモデルを選ぶことです。簡単な仕分けや抽出に最上位モデルを使うのは、費用の面で無駄が出やすいパターンです。

軽い処理はNova MicroやGemmaに寄せ、難しい処理だけ上位モデルへ振り分けます。用途次第では、これだけで推論コストを半分以下に抑えられる余地があります。

切り替えの目安は、出力の品質を実際に比べて決めます。安いモデルで求める精度に届くなら、そのまま使い続けて問題ありません。届かない処理だけを上位モデルへ回せば、全体の単価を低く保てます。

② 急がない処理は一括でまとめる

すぐに結果が要らない処理は、Batchプランでまとめて流すと単価が下がります。夜間の要約や分類、データの整形などが向いています。

Batchはオンデマンドより50%割引で、同じモデルのまま費用を半分にできます。非同期でまとめて処理する方式のため、夜間や業務時間外に流す運用と親和性が高く、即時の応答が不要な処理を切り分けるだけで効果が出ます。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

③ 繰り返す指示文の費用を抑える

毎回同じ長い前提文を送る使い方では、プロンプトキャッシュが役立ちます。一度処理した部分を再利用するため、同じ内容を毎回フルで課金されずに済みます。

AWSの料金表でも、キャッシュからの読み取りは通常の入力よりも大幅に低い単価が設定されています。長い社内ルールや定型の指示を繰り返し使う用途ほど、削減幅が大きくなります。同じ前提文を複数の利用者で共有する社内チャットは、その効果が出やすい使い方です。

出典：Amazon Bedrock の料金（AWS）（2026年6月）

④ 遅延を許せる処理は割引プランを使う

即時性を求めない定常処理は、Flexプランに集約すると標準より50%安く処理できます。多少の待ち時間を許容できるバッチ的な処理に向いています。

安定して高い負荷がかかる用途では、Reservedで処理能力を予約し、契約期間に応じた割引を受ける選択肢もあります。予約は契約期間の縛りがあるため、利用量が安定してから検討すると無駄が出ません。利用が読みにくいうちはオンデマンドのまま、見通しが立った段階で予約へ切り替える進め方が現実的です。

⑤ 出力量の上限と監視でムダを止める

出力は入力より単価が高いため、生成される文章の量を抑えると費用対効果が高まります。呼び出しごとに出力トークンの上限を設定しておくと、想定外に長い応答で請求が膨らむのを防げます。

あわせて、AWSのコスト管理ツールで利用状況を監視し、予算のアラートを設定しておくと安全です。単価そのものよりも、出力量と運用の設計が請求額を左右する場面もあります。

監視では、用途ごとにタグを付けて費用を切り分けると、どの業務がどれだけ使ったかを把握できます。想定を超えた利用に早く気づけるため、全社へ広げる前に仕組みとして整えておくと安心です。

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まとめ

Amazon Bedrockの料金は、モデルの単価・課金プラン・追加機能の組み合わせで決まります。検討を進める際は、次の順に手を動かすと判断しやすくなります。

• まず試す：新規アカウントの200ドルクレジットで、低単価のモデルから挙動を確認する
• 費用を見積もる：入力と出力のトークン量にモデル単価をかけ、検索基盤や安全対策の追加費用を足す
• 費用を抑える：処理に見合うモデルへ切り替え、急がない処理はBatchやキャッシュに集約する
• 全社で使う：コスト管理とガバナンスの仕組みを整え、使われ続ける状態をつくる

自前で組み立てる負荷を抑えつつ、複数モデルの使い分けと国内でのデータ処理を両立したい場合は、エクサベース AIをご検討ください。

※ 料金やモデルの仕様、利用上限などの最新情報は変更される可能性があるため、導入検討の際は必ず各サービスの公式ウェブサイトにて最新の金額・情報をご確認ください。
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